Разработка приложения для распознавания лиц с помощью нейронной сети
ВВЕДЕНИЕ
1 ГЛАВНЫЕ АСПЕКТЫ РАБОТЫ НЕЙРОННОЙ СЕТИ
1.1 Исследование предметной области
1.2 Основные правила работы и обучения нейронных сетей
1.2.1 Понятие нейрона
ИНС – Искусственная нейронная сеть
1.2.3 Распознавание образов и их классификация
1.2.4 Кластеризация
1.2.5 Аппроксимация
1.3 Понятие искусственного нейрона
1.4 Структура нейронной сети
1.5 Обобщение нейронной сети
1.6 Персептрон
1.6.1 и принцип работы
СНС – Сверточная нейронная сеть
1.7.1 Архитектура и принцип сверточной сети
1.8 Сеть Хопфилда
1.8.1 и принцип работы Хопфилда
2 И ОГРАНИЧЕНИЯ НЕЙРОННЫХ . ФУНКЦИИ АКТИВАЦИИ. БИНАРНОЙ КЛАССИФИКАЦИИ
2.1.2 Сигмоидальная функция
2.1.4 Радиально-базисная активации
2.2 Обучение сетей
2.2.1 Алгоритм распространения ошибки
2.2.2 Обучение и сверточной нейронной
2.2.3 Обучение и сетей Хопфилда
2.2.4 Обучение и персептрона
2.3 признаки изображений
2.4 бинарной классификации
2.5 Композиции классификаторов
2.7 Метод Виолы-Джонса
3 РАЗРАБОТКА ПРИЛОЖЕНИЯ ДЛЯ ЛИЦ
Технологии и инструменты приложения
3.1.1 программирования
3.2 Инструмент для создания графического интерфейса пользователя
3.3 Создание приложения для распознавания лиц
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
ПРИЛОЖЕНИЕ А
...
Студент получает работу
После доработок преподаватель принимает работу и студент доволен
И только после этого эксперт получит свою оплату
